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氢能数据中心的柔性负荷调度：一种效率优先的非凸不确定优化方法
Flexible Load Scheduling of Hydrogen Energy Data Centers: An Efficiency-Preferred Non-Convex Uncertain Optimization Approach
Xinxin Long · Yuanzheng Li · Yang Li · Yun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
氢能数据中心（HEDC）作为新兴清洁能源基础设施，具备负荷灵活性，可参与电力需求响应（DR）。本文提出基于DR的调度策略，通过非凸区间优化（NSIO）方法协同优化电能成本与可再生能源（RE）利用率。该方法具有效率优先建模、精确凸松弛及全局最优显式建模优势，有效应对HEDC复杂负荷特性、动态电价与可再生能源不确定性。在改进IEEE 24节点系统上的仿真表明，所提策略显著降低运行成本并提升RE消纳能力，相较五种主流不确定优化方法性能提升2.3%～20.0%。
解读: 该氢能数据中心柔性负荷调度技术对阳光电源储能系统产品线具有重要应用价值。文章提出的非凸区间优化方法可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的能量管理策略，通过精确建模氢储能系统的非线性效率特性，优化电解槽/燃料电池的功率调度曲线。该方法处理可再生能源不确定性的能力可增强iSo...
基于虚拟光伏样本构建的考虑表后光伏的净负荷非监督分解方法
Unsupervised disaggregation of aggregated net load considering behind-the-meter PV based on virtual PV sample construction
Ziyu Qu · Xinxin Ge · Jinling Lu · Fei Wang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 大多数分布式光伏发电系统（PV）采用表后安装（behind-the-meter, BTM）方式，仅配备单个电表的部署方案使得配电系统运营商只能监测净负荷，而无法获取表后光伏的发电量。因此，表后光伏装置的日益普及对配电系统规划以及局部供需平衡产生了负面影响。然而，现有的净负荷分解方法主要依赖昂贵的监测设备和高分辨率传感器，在实际应用中面临隐私问题、数据多样性不足以及通信障碍等挑战。本文提出一种针对聚合净负荷的非监督分解方法，仅利用净负荷数据和外生变量即可实现表后光伏出力与实际负荷的精确分离。...
解读: 该BTM光伏解耦技术对阳光电源iSolarCloud平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。通过无监督算法实现净负荷分解,可增强智慧运维平台对分布式光伏实际发电量的监测能力,无需额外传感器即可优化MPPT策略。该方法可集成至iSolarCloud的预测性维护模块,提升电表后端光伏资产的可观测性,为ST...